自主皮质醇分泌的发病率与死亡率

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为自主皮质醇分泌(ACS)的发病率与死亡率,涉及肾上腺偶发瘤与皮质醇过度产生

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clinicaltrials
浏览 13
医学影像预测Adrenal IncidentalomaCortisol Overproduction
Morbidity and Mortality in Autonomous Cortisol Secretion

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

自主皮质醇分泌的发病率与死亡率

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为自主皮质醇分泌(ACS)的发病率与死亡率,涉及肾上腺偶发瘤与皮质醇过度产生。数据覆盖肾上腺腺瘤患者中 ACS 与高血压、糖尿病、血脂异常及心血管疾病的关联,以及 ACS 患者死亡率升高的研究结果。ACS 诊断依据 1-mg 地塞米松抑制试验后皮质醇升高(≥50 nmol/l),常结合低 ACTH、尿皮质醇升高、午夜唾液皮质醇升高或更高剂量地塞米松抑制试验等确认。可用于研究 ACS 与死亡风险及心血管、肿瘤结局的预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肾上腺偶发瘤、皮质醇过度产生。肾上腺腺瘤患者可能存在自主皮质醇分泌(ACS),其与高血压、糖尿病、血脂异常和心血管疾病相关。ACS 患者也被发现死亡率增加。在两项研究中,超额死亡率由心血管疾病引起,在一项研究中由癌症引起。ACS 的诊断依据是 1-mg 地塞米松抑制试验(DST)后皮质醇升高(≥50 nmol/l),通常结合另一项确认试验,如低 ACTH、尿皮质醇升高、午夜唾液皮质醇升高或使用更高地塞米松剂量的地塞米松抑制试验。来自 AI 的皮质醇分泌被认为完全是自主的,但研究者最近表明,一大组 DST 结果正常的患者具有低 ACTH,表明

【主题与分类】

主题标签:Adrenal Incidentaloma、Cortisol Overproduction。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03919734

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:肾上腺偶发瘤,皮质醇过度产生。肾上腺腺瘤患者可能存在自主皮质醇分泌(ACS),这与高血压、糖尿病、血脂异常和心血管疾病有关。ACS患者还被发现死亡率增加。在两项研究中,超额死亡率由心血管疾病引起,在一项研究中由癌症引起。ACS的诊断依据是1mg地塞米松抑制试验(DST)后皮质醇升高(≥50 nmol/l),通常结合另一项确认性测试,如ACTH降低、尿皮质醇增加、午夜唾液皮质醇增加或使用更高剂量地塞米松的地塞米松抑制试验。肾上腺偶发瘤的皮质醇分泌一直被认为是完全自主的,但研究人员最近表明,一大群DST结果正常的患者ACTH较低,表明除ACS外还有其他因素可能抑制HPA轴。假设是这些患者对ACTH的敏感性增加,导致ACTH水平降低。

然而,尚未研究对ACTH敏感性增加是否与心血管发病率和死亡率增加相关。患者数据从患者卡片和放射学图像中收集。患者根据入选标准纳入。患者将被分为以下各组:1. 无ACS、未使用吸入性类固醇或未行肾上腺切除术。2. 有ACS/可能ACS但未接受吸入性类固醇治疗或未行肾上腺切除术。3. 接受吸入性类固醇治疗但未手术。4. 单侧AI并接受肾上腺切除术治疗但未使用吸入性类固醇。该组分为无ACS的患者和有疑似ACS/ACS的患者。将从一般人群中为每位患者选取三名年龄和性别匹配的受试者作为对照。患者和对照的结局数据来自国家卫生与福利委员会。对照组来自瑞典SCB(瑞典统计局)。将收集以下结局数据:关于mo的数据

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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